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基于CEEMDAN-TCN-BiLSTM模型的短期风电功率预测研究.docx

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基于CEEMDAN-TCN-BiLSTM模型的短期风电功率预测研究

一、引言

随着风电的持续发展和广泛运用，短期风电功率预测已经成为一个关键且富有挑战性的任务。精确预测风电功率不仅可以减少电力系统的运营成本，提高供电可靠性，而且有助于实现风能的优化利用。然而，由于风速的随机性、间歇性和不稳定性，准确预测风电功率仍然是一个难题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于CEEMDAN（CompleteEnsembleEmpiricalModeDecompositionwithAdaptiveNoise）和深度学习模型（TCN-BiLSTM）的短期风电功率预测模型。

二、背景与相关研究

短

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